使用ASK-LLM 和 Flan-T5-XL 作为数据质量评分器,对 T5-Large (800M) 进行数据高效的预训练运行。与在 100% 的数据集上进行训练相比,在 60% 的原始数据集上进行训练,ASK-LLM 能够更好地训练 T5-Large,并且速度提高了 70%。 二、方法 论文提出了两种主要的方法来提高大型语言模型(LLMs)预训练的数据效率:...
方法消融(顶部)显示每种方法对于 Flan-T5 XL 的重要性 Collection Ablations(底部)将 Flan-T5 XL 与在其他指令调优集合上进行微调的 T5-XL 进行评估:FLAN 2021、P3++ 和 Super-Natural 指令。 Flan 2022 - Next Best T5-XL 显示了 Flan-T5 XL 相对于另一个系列中微调的次佳 T5-XL(相对尺寸)的改进。
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gs://gresearch/causallm_icl/flan_t5dec_xl \ gs://gresearch/causallm_icl/flan_t5decplm_xl To switch between prefixLM and causalLM attention, set the gin variable PREFIX_ATTN=True/False. 54 changes: 54 additions & 0 deletions 54 gins/base_deconly.gin Original file line numberDiff line...
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Learn more OK, Got it.Ibrahim2002 · 1y ago· 82 views arrow_drop_up0 Copy & Edit7 more_vert google/flan-t5-xl epoch 1NotebookInputOutputLogsComments (0)comment 0 Comments Hotness